集装箱船型线多速度点的数值优化

为获得更优化的EEDI指数,集装箱船需要基于营运范围内的型线优化,以实现油耗降低。文章以某集装箱船为研究对象,利用数值优化集成系统,采用最优化技术、曲面自由变形技术(FFD)和计算流体力学技术(CFD),对船体首部型线进行优化。数值计算表明:所得到的优化型线高速段功率略有增加、低速段功率显著降低。     

基于多目标遗传算法的约束阻尼柱壳结构优化

文章为了改进被动约束阻尼柱壳结构的减振特性,解决引入约束阻尼的合理分布问题,提出了一种基于多目标遗传算法的优化设计方法。建立了以振动模态的前两阶损耗因子和引入约束阻尼材料总质量比为优化目标,以约束层、阻尼层厚度和粘弹性材料剪切模量为设计变量的多目标函数。利用遗传算法对 Pareto 最优进行优化选择,避免了对目标函数值的直接计算。通过分析和比较优化前后结构的模态振动频率变化以及幅频响应,表明引入质量太多会影响柱壳结构固有特性,而优化后结构能够避免太多的质量引入,并且具有更好的减振效果。     

动力定位系统舵桨组合推力分配研究

针对船舶动力定位系统推力分配中舵桨组合的推力建模及优化分配问题,将舵桨组合的非凸推力区域转化成4个凸区域,采用切换控制理论把非线性最优化问题转换为线性最优化问题。将舵、桨组合起来进行推力建模,以最小推力、舵角变化和推力误差为优化目标,对推进器的推力变化率、舵角变化率、推力误差范围和推力大小作了约束,采用多边形的方法把推力范围约束转化为线性不等式约束,基于总功率与总推力误差在不同推力区域设计了切换逻辑,实现了在不同的推力分配器中的切换。实船试验结果表明舵桨组合推力模型及推力分配策略是切实可行的,满足了推力分配的要求,在配备舵的动力定位船上具有良好的应用前景。     

基于入侵野草优化算法的粒子滤波算法

入侵野草优化(IWO)算法是近年来提出的一种简单、有效的基于种群的新颖数值优化算法,在许多领域得到成功运用。将IWO算法与粒子滤波(PF)算法相结合,提出一种基于IWO算法的粒子滤波算法(IWOPF)。该算法将IWO算法运用于粒子滤波的重采样中,以保证粒子的有效性和多样性。最后通过计算仿真验证该算法的有效性和优越性。     

考虑多目标的城市停车换乘选址优化模型及算法

停车换乘选址问题是城市交通网络设计研究的重点领域,已有研究的优化目标多集中在系统总费用方面,而对交通可持续发展方面考虑不足。为此,提出综合考虑多方面目标的停车换乘设施选址优化模型及其求解算法。首先,基于超网络理论,提出多方式城市交通系统的超网络模型并定义O-D (Origin-destination)间的超路径、有效超路径及子路径,结合出行者出行过程及交通网络拥挤特征,给出超路径费用的数学表达;其次,基于多方式交通网络随机均衡配流结果,构建交通总阻抗、污染物排放量以及交通系统公平性等系统优化指标的计算模型,并建立用以描述停车换乘设施选址问题的多目标优化模型;进而,以多目标系统优化模型为上层问题,以超网络下满足Logit分配的多方式交通网络配流模型为下层问题,构建描述城市多方式交通系统停车换乘设施选址问题的双层规划模型,并基于模型特征,结合“记录-搜索”思想设计非支配排序遗传算法进行求解;最后,基于Sioux Falls网络设计算例。研究结果表明：算法能够在有限的步骤内搜索到90%以上的Pareto最优解;平均而言,停车换乘措施使得交通总阻抗减小了0.31%,污染物排放量减少了7.32%...     

轻型汽油车改装柴油机后发动机悬置系统和冷却系统的优化设计

介绍在原有汽油车底盘的基础上改装柴油机后,发动机悬置系统和冷却系统的优化设计和匹配方法。建立了以发动机悬置系统能量解耦和固有频率为综合目标的优化模型,对悬置系统参数进行了优化。运用相似理论对风扇进行了优选和匹配。     

价值工程在客车研发中的应用

简要介绍价值工程的原理及价值工程在客车成本控制方面的实际应用。     

四连杆式独立悬架运动学分析与优化

四连杆式悬架是技术比较先进的悬架形式。可以从设计上保证车辆良好的直线行驶性能并最大程度减轻载荷的影响。建立了四连杆式悬架多刚体系统模型并对车轮定位参数等特性进行仿真,运用多目标函数的最优化方法对悬架的结构参数进行优化。并将优化前后的车轮定位参数运动学特性进行对比,说明进行悬架结构参数的优化对于提高悬架性能的重要作用。     

电压型三相H桥逆变器直流支撑电容容值优化

直流支撑电容是电压型逆变器的重要组成部分,其选型直接影响到逆变器的电气性能以及整机功率密度.针对三相H桥逆变器,提出了一种通过相间载波移相减小支撑电容谐波电流的方法.采用开关函数法和双重傅里叶级数分析了逆变器支撑电容电流的主要谐波成分,给出了优化电容容值的计算方法.通过仿真对比相间载波移相前后,保持直流母线波动幅值一致...     

基于改进粒子群算法的PMSM多参数辨识

针对标准粒子群优化算法对永磁同步电机多参数辨识精度低与收敛慢的问题,设计了一种自适应自治群组粒子群优化算法进行辨识,并在Matlab/Simulink中搭建参数辨识模型.仿真结果表明:改进后的算法对永磁同步电机多参数辨识的整体精度更高,收敛速度更快.